INNOQ Technology Lunch: Fairness und Privacy in Machine-Learning-Systemen

„Fairness und Privacy in Machine-Learning-Systemen - Mehr als Data Science“
Ein Vortrag von Isabel Bär.

Die Öffentlichkeit beginnt, die Auswirkungen von ML-basierter Entscheidungsfindung zu erkennen. Nicht nur deswegen ist es wichtig, nicht-funktionale Eigenschaften wie Fairness oder Datenschutz zu berücksichtigen. Wie können wir sicherstellen, dass ML-basierte Entscheidungen „fair“ und ohne Bias getroffen werden? Gleichzeitig ist das Testen ML-basierter Software ein noch offenes Feld ohne etablierte Best-Practices. Was können wir tun, um diesen Herausforderungen zu begegnen? Und was genau macht ML-Tests in laufenden Systemen eigentlich so kompliziert?

#StayHome – einfach aus dem Homeoffice teilnehmen!

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Für die Veranstaltung gilt der Berlin Code of Conduct (https://berlincodeofconduct.org/de/). Bei Fragen wende Dich gerne an technologynight@innoq.com.